Elke auteur makket him soargen oer it libben fan syn publikaasje; nei publikaasje besjocht er de statistiken, wachtet en makket him soargen oer opmerkings, en wol dat de publikaasje op syn minst in trochsneed oantal werjeften krijt. Mei Habr binne dizze ark kumulatyf en dêrom is it frij lestich foar te stellen hoe't de publikaasje fan 'e skriuwer syn libben begjint tsjin' e eftergrûn fan oare publikaasjes.
Lykas jo witte, krije de measte publikaasjes yn 'e earste trije dagen werjeften. Om in idee te krijen fan hoe't de publikaasje docht, haw ik de statistiken folge en in meganisme foar tafersjoch en fergeliking presintearre. Dit meganisme sil tapast wurde op dizze publikaasje en elkenien sil sjen kinne hoe't it wurket.
De earste stap wie om statistiken te sammeljen oer de dynamyk fan publikaasjes foar de earste trije dagen fan it libben fan 'e post. Om dit te dwaan, analysearre ik lêzerstreamen basearre op publikaasjes foar 28 septimber yn 'e perioade fan har libben fan 28 septimber oant 1 oktober 2019 troch it oantal werjeften op te nimmen yn ferskate yntervallen yn dizze perioade. It earste diagram wurdt presintearre yn 'e ûndersteande figuer; it waard krigen as gefolch fan oerienkomst mei de dynamyk fan werjeften oer de tiid.
As kin wurde berekkene út it diagram, it gemiddelde oantal werjeften fan in publikaasje nei 72 oeren mei in macht-wet approximation funksje sil wêze likernôch 8380 views.
Rys. 1. Ferdieling fan views oer de tiid foar alle publikaasjes.
Sûnt de "stjerren" binne dúdlik sichtber, wy sille presintearje dizze gegevens sûnder harren foar standert publikaasje. Wy sille ôfsnien wurde op basis fan dy publikaasjes dy't mear krigen as it gemiddelde oantal werjeften yn 3 dagen - 10225 stikken, figuer 2.
Rys. 2. Ferdieling fan werjeften oer de tiid, foar gemiddelde publikaasjes, sûnder "stjerren".
Sa't kin wurde berekkene út it diagram, wurdt it gemiddelde oantal werjeften fan in publikaasje fan gemiddelde fraach nei 72 oeren foarsein troch in macht approximation funksje te wêzen likernôch 5670 views.
De sifers binne nijsgjirrich, mar der is in ark mei gruttere praktyske wearde. Dit is it gemiddelde oandiel foar elke perioade. Litte wy se definiearje en presintearje yn figuer 3.
Rys. 3. Eigentlike tiid ferdieling fan it oandiel fan views út it totale oantal views foar trije dagen en teoretyske approximation linen, tinne Excel polynomial en dikke eigen oplossing.
Ik sjoch net folle punt yn it útfieren fan in aparte analyse foar "stjer" klusters en reguliere publikaasjes, sûnt yn dizze oplossing alles waard berekkene yn in standerdisearre koördinatestelsel, troch oandielen.
Sa kinne jo in tabel fan wearden bouwe mei oandielen fan 'e tiid en dus it totale folume fan werjeften foar trije dagen foarsizze.
Litte wy de oantsjutte tabel bouwe en de stream foar dizze publikaasje foarsizze
Om't ik de post op 0 oktober om sawat 3 oere publisearje sil, kin elkenien de stream fergelykje mei de foarseine wearde. As it minder is, betsjut it dat ik pech bin; as it mear is, betsjut it dat lêzers ynteressearre binne.
Ik sil besykje de echte stream foar te stellen yn 'e grafyk hjirûnder as ik observearje.
Rys. 4. De eigentlike stream fan lêzers fan dizze publikaasje yn ferliking mei de teoretyske prognose.
Ta beslút kin ik sizze dat elke auteur de hjirboppe presintearre berekkeningstabel kin brûke as in gids. En troch de echte stream fan jo publikaasje op in bepaald momint te dielen troch de wearde yn 'e oandielkolom foar dit momint, kinne jo it oantal lêzers oan' e ein fan 'e 3e dei foarsizze. En yn dizze perioade hawwe auteurs de kâns om de lêsberens fan har materiaal op ien of oare manier te beynfloedzjen, bygelyks om aktyf en mear yngeand te reagearjen yn 'e opmerkings. Jo kinne jo publikaasje ek fergelykje mei oaren en begripe hoe't eksterne publikaasjes ynfloed hawwe op 'e prioriteiten fan lêzers. It ienige advys, begryp asjebleaft dat dizze sifers waarden krigen út in analyze fan 'e stream fan lêzers fan publikaasjes fan mar ien dei, 28 septimber 2019.
Boarne: www.habr.com